מבוא לאינדקסים של וקטורים
אינדקס וקטורי הוא מבנה נתונים שנועד לאפשר לפונקציות VECTOR_SEARCH ו-AI.SEARCH לפעול בצורה יעילה יותר, במיוחד במערכי נתונים גדולים.
תרחישים לדוגמה
אינדקסים וקטוריים משפרים את היעילות של חיפוש וקטורי, שבדרך כלל מתבצע על הטמעות טקסט או הטמעות מולטימודאליות של הנתונים. אינדקסים של וקטורים ב-BigQuery עוזרים לכם לבצע את המשימות הבאות בצורה יעילה יותר:
- ביצוע חיפוש סמנטי
- זיהוי של תמונות, אודיו או סרטונים דומים או כפולים
- ביצוע אשכולות, טירגוט או סיווג
- יצירת מערכות המלצות
- חיפוש K התמונות או הביקורות הכי דומות לקלט נתון
מידע נוסף זמין במאמר מבוא לחיפוש וקטורי.
תמחור
הצהרת CREATE VECTOR INDEX משתמשת בתמחור של BigQuery Compute.
אין חיוב על העיבוד שנדרש ליצירה ולרענון של אינדקסים וקטוריים, כל עוד הגודל הכולל של נתוני הטבלה המאונדקסים נמוך מהמגבלה לכל ארגון. כדי לתמוך באינדוקס מעבר למגבלה הזו, צריך לספק הזמנה משלכם לטיפול במשימות של ניהול האינדקס.
גם נפח האחסון הוא שיקול חשוב כשמדובר באינדקסים. הכמות בבייט של הנתונים שמאוחסנים כאינדקס כפופה לעלויות של אחסון פעיל.
- אינדקסים של וקטורים צוברים עלויות אחסון כשהם פעילים.
- אפשר לראות את גודל האחסון של האינדקס באמצעות התצוגה
INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES. אם כיסוי האינדקס הווקטורי עדיין לא הגיע ל-100%, עדיין תחויבו על מה שנוסף לאינדקס. אפשר לבדוק את הכיסוי באינדקס באמצעות התצוגהINFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES.
מכסות ומגבלות
מידע נוסף זמין במאמר בנושא מגבלות על אינדקסים של וקטורים.